T bbi Tahminde Alternatif Bir Yakla m: Destek Vekt r Makineleri

Ama : Bu al ma, bir ok alanda s kl kla kullan lan destek vekt r makinelerinin (DVM) t bbi ara t rmalarda kullan m na y nelik bir uygulama olarak dü ünülmü ve t bbi bir al ma verisi kullan larak DVM y nteminin veriyi do ru s n flama ba ar s n ortaya koymak ama lanm t r. Gere ve Y ntemler: al mam zda, verileri s n fland rmak veya tahmin yapmak amac yla kullan lan, e iticili (supervised) bir makine renmesi y ntemi olan DVM kullan lm t r. Burada, do rusal olmayan ili kiler i in iki s n fl DVM y nteminin bir uygulamas yap lm t r. DVM’nin temelini, verilerin bir düzlem veya hiper düzlem ile ayr larak s n fland r lmas i lemi olu turmakta ve DVM bu i lemi, iki s n f aras ndaki marjini maksimum yaparak ger ekle tirmektedir. Bu ekilde veri e itildikten sonra, DVM yeni gelen veriyi do ru s n flamay ama lamaktad r. T pta DVM zellikle, kanser morfolojisinde, tedavi ba ar s n n ve ilgili genin belirlenmesinde, e itli hastal klar n te hisinde kullan lmaktad r. Ara t rman n uygulama b lümünde, Zonguldak Karaelmas üniversitesi T p Fakültesi psikiyatri poliklini ine 1-31 Ocak 2011 tarihleri aras nda gece yeme sendromu ikayetiyle ba vuran 433 hastaya ili kin bilgiler kullan lm t r. Bulgular: Kullan lan 17 de i ken i in tan mlay c istatistikler elde edilmi ve univariate analizlerden elde edilen sonu lara g re, GYA, BSQ ve SCL puanlar , medeni durum, sigara kullan m ve psikolojik tan de i kenlerinin gece yeme sendromu tan s koymada tek ba na etkileri oldu u sonucuna var lm t r. Do rusal olmayan destek vekt r makineleri kullan larak elde edilen sonu lar incelendi inde, e itim ve test verileri i in do ruluk ve ROC e risi alt nda kalan alanlara bak larak, modelin tan koyma ba ar s n n olduk a iyi derecede oldu u g rülmü tür. Sonu : DVM y ntemi, istatistiksel renme teorisine dayanan yeni ve do rusal olmayan, karma k yap ya sahip verileri s n flamada etkin bir y ntemdir ve bu nedenle bir ok s n flama y ntemine tercih edilebilmektedir.